先锁定情绪锚点再倒推画面语言，用具象身体反应、时间地点、微小动作定义核心情绪，结合触发场景；以真实角色替代用户，用残缺补偿转译功能，保留不合理细节激发叙事；最后用“擦泪停顿0.5秒”校验+“我”字密度筛选+删除敬语完成情绪落地。
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用Notion AI生成广告分镜脚本时，单纯写“展示产品功能”“突出价格优势”会得到干瘪的文案，根本无法传递情绪价值——观众记不住卖点，但会记住被理解、被安慰、被点燃的瞬间。
先锁定情绪锚点，再倒推画面语言
打开Notion页面，新建一个AI Prompt数据库，第一列命名为【核心情绪】，填入具体状态，比如“凌晨三点改第7版方案的疲惫感”“收到offer后攥着手机不敢点开的颤抖”——【必须避开抽象词如“温暖”“专业”，只用有身体反应、时间地点、微小动作的具象描述】。
第二列填【触发场景】，例如“地铁早高峰耳机漏音被邻座听到语音备忘录”“快递盒上写着‘妈妈寄’却没留电话”。这两个字段填完，AI才不会输出“让用户感到被关怀”这种空话。
用角色替代用户，用缺陷代替卖点
方法一：在AI指令里直接替换主语。把“目标用户是25-35岁职场人”改成“林薇，28岁，上个月因PPT配色被老板当众说‘缺乏审美直觉’，现在她手机备忘录里存着37个未命名的截图”。
方法二：把产品功能转译成残缺补偿。不要写“支持多端同步”，写“当她蹲在医院缴费窗口刷新手机时，刚删掉的购物车商品还在iPad上亮着——因为同步没断”。
方法三：故意保留一个不合理细节。比如分镜中让主角穿不合身的西装外套，袖口磨出毛边，但领带夹是崭新的银色。AI会追问“为什么”，你再补一句“那是她爸三十年前结婚戴过的”，情绪立刻落地。
给AI加一道情绪校验指令
第一步：在Prompt末尾插入固定句式：“请检查每句台词是否能让一个刚哭过的人，在擦眼泪时停顿0.5秒。”
第二步：生成初稿后，用Notion公式栏添加一列【刺痛指数】，输入公式：length(prop("台词")) - length(replaceAll(prop("台词"), "我", ""))。数值＞4的句子优先保留——人只有在反复使用“我”字时，情绪才真实。
第三步：删掉所有出现“您”“您的”的句子。广告里不存在敬语，只有并肩站着的人。
